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Some Group Runs Based Multivariate Control Charts for Monitoring the Process Mean Vector
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作者 Mukund Parasharam Gadre Vikas Chintaman Kakade 《Open Journal of Statistics》 2016年第6期1098-1109,共13页
In this article, we propose two control charts namely, the “Multivariate Group Runs’ (MV-GR-M)” and the “Multivariate Modified Group Runs’ (MV-MGR-M)” control charts, based on the multivariate normal processes, ... In this article, we propose two control charts namely, the “Multivariate Group Runs’ (MV-GR-M)” and the “Multivariate Modified Group Runs’ (MV-MGR-M)” control charts, based on the multivariate normal processes, for monitoring the process mean vector. Methods to obtain the design parameters and operations of these control charts are discussed. Performances of the proposed charts are compared with some existing control charts. It is verified that, the proposed charts give a significant reduction in the out-of-control “Average Time to Signal” (ATS) in the zero state, as well in the steady state compared to the Hotelling’s T2 and the synthetic T2 control charts. 展开更多
关键词 Some Group Runs Based Multivariate Control Charts for Monitoring the process mean Vector
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Simultaneous determination of manufacturer’s process mean and production run length,and retailer’s order quantity 被引量:1
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作者 Chung-Ho Chen Chao-Yu Chou Chao-Chin Kan 《Journal of Management Analytics》 EI 2016年第1期59-79,共21页
In Chen and Liu’s optimum profit model with a traditional production system,they did not consider the effect of product quality on the customer’s demand order quantity,and also ignored the used cost of customers for... In Chen and Liu’s optimum profit model with a traditional production system,they did not consider the effect of product quality on the customer’s demand order quantity,and also ignored the used cost of customers for product.In fact,the customer’s demand quantity is always seriously related to product quality.Hence,in the present paper,we modify Chen and Liu’s model to address the determination of the optimal process parameters by employing the idea of quality loss and single sampling rectifying inspection plan.Assuming that the quality characteristic of the product is normally distributed,Taguchi’s symmetric quadratic quality loss function is applied in evaluating the product quality.Three decision variables,i.e.,the mean of the process characteristic,the production run length of the product and the retailer’s order quantity,are jointly determined in our modified model to maximize the expected total profit of society,which includes both the manufacturer and the retailer.A heuristic solution procedure is developed for this optimization problem,and a numerical example is provided for illustration.From the numerical results,it can be seen that both the sale price per unit and the intercept of the mean demand of the customer are two major(or significant)parameters in the model and should be more accurately estimated in practice.Finally,the quality investment policy is provided to compare its effect on the optimum profit model with quality improvement. 展开更多
关键词 economic order quantity process mean production run length Taguchi’s quadratic quality loss function quality investment
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A MARKOVIAN APPROACH TO DETERMINING PROCESS MEANS WITH DUAL QUALITY CHARACTERISTICS
3
作者 Mohammad T.KHASAWNEH Shannon R.BOWLING Byung Rae CHO 《Journal of Systems Science and Systems Engineering》 SCIE EI CSCD 2008年第1期66-85,共20页
This paper studies a production system where products are produced continuously and whose specification limits are specified for screening inspection. In this paper, we consider dual quality characteristics and differ... This paper studies a production system where products are produced continuously and whose specification limits are specified for screening inspection. In this paper, we consider dual quality characteristics and different costs associated with each quality characteristic that falls below a lower specification limit or above an upper specification limit. Due to these different costs, the expected total profit will greatly depend on the process parameters, especially a process mean. This paper develops a Markovian-based model for determining the optimum process means with the consideration of dual quality characteristics in a single-stage system. The proposed model is then illustrated through a numerical example and sensitivity analysis is performed to validate the model. The results showed that the optimum process mean for both quality characteristics have a significant effect on the performance of the system. Since the literature survey shows that dealing with multi-quality characteristics is extremely limited, the proposed model, coupled with the Markovian approach, provides a unique contribution to this field. 展开更多
关键词 Single-stage production optimum process mean Markov chains dual quality characteristics
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基于K-Means的贵州春季冰雹过程分型研究
4
作者 白慧 刘芸 +2 位作者 李丽丽 王瑾 唐维尧 《高原山地气象研究》 2025年第3期94-102,共9页
基于2011—2020年贵州省人工观测冰雹资料和ERA5再分析资料,在分析贵州春季冰雹过程时空变化特征的基础上,利用K-Means聚类分析方法对冰雹过程进行分型,研究了不同类型冰雹过程对应的天气条件。结果表明:(1)春季(3—5月)是贵州地区冰雹... 基于2011—2020年贵州省人工观测冰雹资料和ERA5再分析资料,在分析贵州春季冰雹过程时空变化特征的基础上,利用K-Means聚类分析方法对冰雹过程进行分型,研究了不同类型冰雹过程对应的天气条件。结果表明:(1)春季(3—5月)是贵州地区冰雹发生的主要时段(占比高达89.3%),春季冰雹频次总体呈西多东少、南多北少的空间分布,随着站点冰雹频次的增加,其空间分布逐渐向西南方向收缩。(2)春季冰雹过程以局地小范围为主(≤5站次占比62.9%),随着冰雹过程站次数的增加,冰雹过程发生的频次迅速减少,其中,较大范围的冰雹过程易出现在早春,较小范围的冰雹过程易出现在晚春。(3)贵州春季冰雹过程的K-Means聚类分型结果为6类,其中Ⅱ(东-西纬向中东部型)、Ⅳ(东-西纬向中西部型)和Ⅴ型(西北北-东南南经向西部型)为主要路径型(占比达64.1%);6类冰雹过程均集中发生在17:00—20:00(北京时,下同),频次占比达53.5%,日变化特征呈典型的双峰结构,其最大值和次大值分别出现在17:00—18:00和19:00—20:00。(4)冰雹过程发生前(14:00—18:00),6类关键区的热力不稳定层结均超前于动力不稳定的发展,为冰雹过程的发生提供了充足的水汽和强烈的上升气流;同时,对流层中层伴随着0℃高度层(约600 hPa)以上的云水含量大值区向上发展,该云团可发展至500 hPa附近,也为冰粒的形成和增长提供了物质条件。 展开更多
关键词 冰雹过程 K-meanS 春季 贵州
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Process disturbances monitoring and recognition of short-circuiting GMAW by fuzzy c-means system
5
作者 胡庆贤 王顺尧 王艳辉 《China Welding》 EI CAS 2011年第4期28-33,共6页
An intelligent fuzzy c-means system for process monitoring and recognition of process disturbances during short- circuiting gas metal arc welding (GMAW) is introduced in this paper. The raw measured and statisticall... An intelligent fuzzy c-means system for process monitoring and recognition of process disturbances during short- circuiting gas metal arc welding (GMAW) is introduced in this paper. The raw measured and statistically test data of probability density distribution ( PDD ) and class frequency distribution ( CFD ) of welding electrical parameters are further processed into a 7-dimensional array which is designed to describe various welding conditions, and is employed as input vector of the intelligent fuzzy c-means system. The fuzzy c-means system is used to conduct process monitoring and automatic recognition. The correct recognition rate of 24 test data under 8 kinds of welding condition is 92%. 展开更多
关键词 process monitoring fuzzy c-means process disturbance short-circuiting gas metal arc welding
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基于K-means算法与Canny算法的瓷器图像纹样特征解析及数字化转译研究
6
作者 朱文 闻婧 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第12期72-74,167,共4页
针对特征解析算法存在边缘定位不稳定、模型训练成本高等问题,研究设计了一种融合改进K-means聚类与自适应Canny边缘检测的轻量级图像解析算法。在图案边缘模糊条件下,该算法的F1分数与结构相似性指数分别达到0.879与0.908,验证了所提... 针对特征解析算法存在边缘定位不稳定、模型训练成本高等问题,研究设计了一种融合改进K-means聚类与自适应Canny边缘检测的轻量级图像解析算法。在图案边缘模糊条件下,该算法的F1分数与结构相似性指数分别达到0.879与0.908,验证了所提出算法在小样本环境下的效率与实用性。研究成果为高保真瓷器纹样的结构提取与轻量级数字化转译提供了新的方法路径,具备良好的工程适配性与文化延展价值。 展开更多
关键词 瓷器图像处理 K-means聚类 CANNY边缘检测 纹样结构提取 数字化转译
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The Existence and Uniqueness of Solutions for Mean-Reverting <i>γ</i>-Process
7
作者 Jiyuan Liao 《Open Journal of Statistics》 2018年第2期327-333,共7页
Empirical studies show that more and more short-term rate models in capturing the dynamics cannot be described by those classic ones. So the mean-reverting γ-process was correspondingly proposed. In most cases, its c... Empirical studies show that more and more short-term rate models in capturing the dynamics cannot be described by those classic ones. So the mean-reverting γ-process was correspondingly proposed. In most cases, its coefficients do not satisfy the linear growth condition;even they satisfy the local Lipschitz condition. So we still cannot examine its existence of solutions by traditional techniques. This paper overcomes these difficulties. Firstly, through using the function Lyapunov, it has proven the existence and uniqueness of solutions for mean-reverting γ-process when the parameter . Secondly, when , it proves the solution is non-negative. Finally, it proves that there is a weak solution to the mean-reverting γ-process and the solution satisfies the track uniqueness by defining a function ρ. Therefore, the mean-reverting γ-process has the unique solution. 展开更多
关键词 mean-Reverting γ-process EXISTENCE and UNIQUENESS Non-Negative
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Polarimetric Meteorological Satellite Data Processing Software Classification Based on Principal Component Analysis and Improved K-Means Algorithm 被引量:1
8
作者 Manyun Lin Xiangang Zhao +3 位作者 Cunqun Fan Lizi Xie Lan Wei Peng Guo 《Journal of Geoscience and Environment Protection》 2017年第7期39-48,共10页
With the increasing variety of application software of meteorological satellite ground system, how to provide reasonable hardware resources and improve the efficiency of software is paid more and more attention. In th... With the increasing variety of application software of meteorological satellite ground system, how to provide reasonable hardware resources and improve the efficiency of software is paid more and more attention. In this paper, a set of software classification method based on software operating characteristics is proposed. The method uses software run-time resource consumption to describe the software running characteristics. Firstly, principal component analysis (PCA) is used to reduce the dimension of software running feature data and to interpret software characteristic information. Then the modified K-means algorithm was used to classify the meteorological data processing software. Finally, it combined with the results of principal component analysis to explain the significance of various types of integrated software operating characteristics. And it is used as the basis for optimizing the allocation of software hardware resources and improving the efficiency of software operation. 展开更多
关键词 Principal COMPONENT ANALYSIS Improved K-mean ALGORITHM METEOROLOGICAL Data processing FEATURE ANALYSIS SIMILARITY ALGORITHM
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The mean correcting martingale measures for exponential additive processes
9
作者 YAO Luo-gen YANG Gang YANG Xiang-qun 《Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities)》 SCIE CSCD 2016年第1期81-88,共8页
The mean correcting martingale measure for the stochastic process defined as the exponential of an additive process is constructed. Necessary and sufficient conditions for the existence of mean correcting martingale a... The mean correcting martingale measure for the stochastic process defined as the exponential of an additive process is constructed. Necessary and sufficient conditions for the existence of mean correcting martingale are also obtained. The investigation of this paper will establish a unified way that is applicable both to the case of Ldvy processes and that of the sums of independent random variables. As an application, we present the necessary and sufficient conditions that the discounted stock price process is a martingale. 展开更多
关键词 mean correcting martingale measure additive processes option pricing.
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基于拟合盖氏圆K-Means聚类的信源数估计方法
10
作者 高于晰 邹健 杜瑞涛 《长江信息通信》 2025年第12期36-40,共5页
考虑到电磁环境复杂多样,色噪声的相关性和调整因子的设置不当会导致盖氏圆算法(Gerschgorin Disks Estimation,GDE)性能下降,针对以上问题提出了一种基于拟合盖氏圆K-Means聚类的信源数估计方法。该方法利用噪声子空间和信号子空间的... 考虑到电磁环境复杂多样,色噪声的相关性和调整因子的设置不当会导致盖氏圆算法(Gerschgorin Disks Estimation,GDE)性能下降,针对以上问题提出了一种基于拟合盖氏圆K-Means聚类的信源数估计方法。该方法利用噪声子空间和信号子空间的正交性以及对数几率函数在二分类问题中的优势,通过对盖氏圆半径进行缩放和拟合处理,增加了信号盖氏圆半径和噪声盖氏圆半径的差异,并对处理后的盖氏圆半径进行K-Means聚类,从而得到信源估计数目,摆脱了调整因子的干扰。经过蒙特卡洛仿真结果表明,该方法在色噪声和低信噪比条件下优势明显,当快拍数取300时,在信噪比为-2d B的白噪声条件下,该方法平均正确估计概率达到98%以上;当快拍数取10时,在信噪比为10d B的色噪声条件下,该方法平均正确估计概率达到98%以上。 展开更多
关键词 信源数估计 盖氏圆算法 K-meanS聚类 色噪声 拟合处理
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基于K-means聚类的柑橘红蜘蛛图像目标识别 被引量:45
11
作者 李震 洪添胜 +1 位作者 曾祥业 郑健宝 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第23期147-153,I0007,共8页
为快速检测红蜘蛛虫害,该研究采用基于Lab颜色模型中a(红/绿)、b(黄/蓝)层信息的K-means聚类法识别彩色图像中的红蜘蛛。试验选取8幅具有不同清晰度的柑橘红蜘蛛图像,采用基于Sobel边缘检测算子的评价函数计算图像清晰度评价值以评价图... 为快速检测红蜘蛛虫害,该研究采用基于Lab颜色模型中a(红/绿)、b(黄/蓝)层信息的K-means聚类法识别彩色图像中的红蜘蛛。试验选取8幅具有不同清晰度的柑橘红蜘蛛图像,采用基于Sobel边缘检测算子的评价函数计算图像清晰度评价值以评价图像清晰度,对比采用灰度法和包含2、3、4或5个聚类中心的K-means聚类法的目标识别效果和识别效率。结果表明,灰度法对8幅图像中红蜘蛛目标识别率平均值为29%,误判率平均值为201%,无法应用于复杂背景图像中的红蜘蛛目标识别。包含5个聚类中心的K-means聚类法对清晰度较高的图像识别率为100%,误判率为0,对清晰度较低的图像识别率为88%,误判率为0;当图像尺寸较小时,包含4个聚类中心的K-means聚类法识别效率与灰度法相当;当图像尺寸较大时,重复计算聚类中心导致识别耗时较长;基于Lab颜色空间的识别算法无法有效识别其他颜色的红蜘蛛,继续研究的方向为引入红蜘蛛形态信息以提高识别准确率和优化聚类中心的选取以降低识别耗时。 展开更多
关键词 聚类算法 识别 图像处理 K-meanS聚类 目标识别 柑橘 红蜘蛛 机器视觉
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Mean Shift算法的收敛性讨论 被引量:4
12
作者 王杰 王加银 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期472-475,共4页
作为一种有效的迭代算法,Mean Shift具有的良好的特性,在聚类分析、视觉跟踪、图像平滑和图像分割等领域得到广泛应用.李乡儒指出了Comuniciu关于算法收敛性证明中的错误,并给出了一个算法收敛的间接条件.但是用什么样的核函数、在什么... 作为一种有效的迭代算法,Mean Shift具有的良好的特性,在聚类分析、视觉跟踪、图像平滑和图像分割等领域得到广泛应用.李乡儒指出了Comuniciu关于算法收敛性证明中的错误,并给出了一个算法收敛的间接条件.但是用什么样的核函数、在什么条件下算法收敛仍然没有直接的结果.本文首先指出最近发表的一篇文献中关于MeanShift算法收敛条件及证明过程理解上的错误.然后对常用的核函数用于算法时的收敛性进行分析,得到了几个对算法扩展和应用有意义的结论. 展开更多
关键词 图像处理 mean SHIFT 收敛性 核函数
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基于图像K-means聚类分析的频谱感知算法 被引量:13
13
作者 岳文静 刘文博 陈志 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第2期203-209,共7页
近年来,基于能量检测的协作频谱感知算法被广泛应用于频谱感知领域。由于该方法在计算能量检测的判决门限受噪声影响较大以及受限于认知用户的数量等问题,导致其检测性能受到影响。为了解决这一问题,本文提出一种基于图像K-means聚类分... 近年来,基于能量检测的协作频谱感知算法被广泛应用于频谱感知领域。由于该方法在计算能量检测的判决门限受噪声影响较大以及受限于认知用户的数量等问题,导致其检测性能受到影响。为了解决这一问题,本文提出一种基于图像K-means聚类分析的频谱感知算法。这种方法利用主用户信号存在与否的两种认知信号状态映射成图像,经过调整图像强度和高斯滤波预处理之后利用提取图像像素分布直方图的方法提取出特征向量,然后利用改进的K均值聚类算法对这些特征向量进行训练得到分类模型。最后利用训练好的分类模型对未知信号进行检测,从而实现频谱感知。仿真结果表明,本文所提出的频谱感知算法,在检测性能上优于传统能量检测以及协作频谱感知算法,尤其在低虚警概率、低信噪比的环境下效果更加突出。 展开更多
关键词 频谱感知 图像处理 K-meanS
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基于Mean Shift算法的目标跟踪系统设计 被引量:4
14
作者 严飞 夏金锋 +2 位作者 马可 刘银萍 陈伟 《电子测量技术》 2020年第23期6-11,共6页
目标跟踪具有广泛的应用前景,但在实际应用中目标跟踪的实现面临实时性要求高、跟踪场景较复杂等情况。针对此问题,提出了一种基于Mean Shift算法的目标跟踪系统设计。该系统设计基于FPGA平台,简化了Mean Shift算法的部分流程,首先对搜... 目标跟踪具有广泛的应用前景,但在实际应用中目标跟踪的实现面临实时性要求高、跟踪场景较复杂等情况。针对此问题,提出了一种基于Mean Shift算法的目标跟踪系统设计。该系统设计基于FPGA平台,简化了Mean Shift算法的部分流程,首先对搜索窗口内所有特征颜色进行统计,计算出指向特征点密集处的偏移均值,再以此更新搜索窗口,通过不断迭代运算,使窗口中心始终收敛于跟踪目标位置。实验结果表明,该系统逻辑结构更轻量化,且在1 920×1 080分辨率下跟踪速度在60 f/s,平均跟踪重叠率达到85%以上,实现了在较复杂背景下对某一物体进行实时跟踪显示。 展开更多
关键词 FPGA 目标跟踪 mean Shift算法 图像处理 均值漂移
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基于改进k-means算法的海量智能用电数据分析 被引量:130
15
作者 赵莉 候兴哲 +2 位作者 胡君 傅宏 孙洪亮 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2715-2720,共6页
针对智能用电数据挖掘面临数据量大、挖掘效率低等难题,进行Map-Reduce模型下基于改进k-means的海量用电数据分析研究。以家庭用户为例,建立了家庭用户用电信息的家庭用户号、房屋面积、家庭成员数、每天用电量、峰谷电量、家用电器数... 针对智能用电数据挖掘面临数据量大、挖掘效率低等难题,进行Map-Reduce模型下基于改进k-means的海量用电数据分析研究。以家庭用户为例,建立了家庭用户用电信息的家庭用户号、房屋面积、家庭成员数、每天用电量、峰谷电量、家用电器数等的数据维度模型,利用k-means算法简单、收敛速度快的优势,克服其容易陷入局部最优解的缺陷,综合考虑初始聚类中心的选择及聚类个数的选取2个因素,以数据对象密度的大小作为初始聚类中心的选取标准,将簇间距离及簇内对象的分散程度作为聚类数目选择的重要参考,对k-means算法进行改进;为提高数据处理效率,进行Map-Reduce处理模型下的海量家庭用户用电数据的并行挖掘。通过在Hadoop集群上进行实验,结果证明提出的算法运行稳定、高效、可行,且具有良好的加速比。 展开更多
关键词 智能用电 云计算 Map-Reduce处理模型 K-meanS算法 并行挖掘
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基于Mean shift的筛面物料颗粒目标运动轨迹跟踪 被引量:16
16
作者 李耀明 赵湛 +1 位作者 张文斌 李洪昌 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期119-122,共4页
为了获取农业物料在风筛式清选筛面的实际运动规律,通过对多颗粒散体中的目标颗粒进行着色处理,提出采用基于颜色特征向量的Meanshift算法,实现对目标运动轨迹的跟踪。算法根据Bhattacharyya系数的大小判定跟踪目标是否被遮挡,并引入了K... 为了获取农业物料在风筛式清选筛面的实际运动规律,通过对多颗粒散体中的目标颗粒进行着色处理,提出采用基于颜色特征向量的Meanshift算法,实现对目标运动轨迹的跟踪。算法根据Bhattacharyya系数的大小判定跟踪目标是否被遮挡,并引入了Kalman滤波器设计。在正常跟踪过程中,利用Kalman滤波器预测每帧Mean shift算法的起始位置,然后利用Mean shift算法对目标进行精确定位,当目标被遮挡时,将其运动视为时不变系统,并通过Kalman滤波器估算目标近似位置。试验结果表明,该方法在复杂背景和光照变化条件下,实现了对快速运动目标的稳定持续跟踪,具有很好的鲁棒性,为散体颗粒运动规律的研究提供了一种图像检测方法。 展开更多
关键词 轨迹跟踪 KALMAN滤波器 图像处理 核函数 mean SHIFT BHATTACHARYYA系数
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一种改进樽海鞘群算法优化K-Means的小麦覆盖度提取方法 被引量:2
17
作者 王向 李月凤 +1 位作者 王震洲 张佳佳 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2023年第4期356-367,共12页
针对K-Means算法对初始聚类中心的依赖性较高,容易出现局部最优停滞的问题,提出一种改进樽海鞘群算法优化K-Means的小麦覆盖度提取算法。首先,将小麦图像转换到HSV色彩空间;然后,用改进樽海鞘群算法进行全局寻优,以获得全局最优值作为K-... 针对K-Means算法对初始聚类中心的依赖性较高,容易出现局部最优停滞的问题,提出一种改进樽海鞘群算法优化K-Means的小麦覆盖度提取算法。首先,将小麦图像转换到HSV色彩空间;然后,用改进樽海鞘群算法进行全局寻优,以获得全局最优值作为K-Means算法的初始聚类中心,接着运用K-Means算法进行局部寻优,直到迭代完成;最终,输出经过分割的小麦图像。为了评估算法性能,使用12个基准函数对ISSA及其他智能优化算法进行对比测试,同时将改进樽海鞘群算法优化K-Means应用于小麦覆盖度提取。结果表明,ISSA算法在优化精度和收敛速度上均超越其他算法,鲁棒性也得到了显著提高。与其他算法相比,ISSA-K算法分割后的小麦图像纹理比较清晰,效果更佳,同时具有更加高效的优势,可用于小麦覆盖度的提取,具有较强的实用性。 展开更多
关键词 图像处理 K-meanS 改进樽海鞘群算法 HSV色彩空间 图像分割 小麦覆盖度提取
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基于K-means聚类分析算法的2型糖尿病动态血糖监测数据分析 被引量:3
18
作者 韦哲 吕克难 王能才 《中国医学装备》 2016年第11期13-16,共4页
目的:探讨分析基于K-means聚类分析算法的2型糖尿病动态血糖监测数据,以解决动态血糖测量仪所测数据中的噪声和干扰信号问题,得到适用于灰色关联度分析法的实验数据。方法:引入K-means聚类分析算法处理和分析由动态血糖仪测得的糖尿病患... 目的:探讨分析基于K-means聚类分析算法的2型糖尿病动态血糖监测数据,以解决动态血糖测量仪所测数据中的噪声和干扰信号问题,得到适用于灰色关联度分析法的实验数据。方法:引入K-means聚类分析算法处理和分析由动态血糖仪测得的糖尿病患者60 min血糖值的数据,去除误差较大的数据点,使平均数值更加可靠。结果:K-means聚类分析算法对生成所需的、无干扰地对患者60 min内间隔5 min的血糖值实验数据进行处理,并与采用K-means分析算法处理之前的数据进行对比。结论:K-means聚类分析法能够有效去除干扰和噪声信号,获得高质量的实验数据,有利于对动态血糖监测数据进行处理和分析。 展开更多
关键词 血糖监测 数据处理 K-means聚类分析 灰色关联度分析法
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一种改进的 Fuzzy c-means 聚类算法 被引量:4
19
作者 胡钟山 丁震 +2 位作者 杨静宇 唐振民 邬永革 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 1997年第4期337-340,共4页
该文提出了一种改进的fuzzyc-means算法(MFCM)。此算法是将传统算法(FCM)直接对样本集聚类变为对特征集聚类,从而极大提高了fuzzyc-means的速度。证明了MFCM与FCM在分类效果上的等价性,且... 该文提出了一种改进的fuzzyc-means算法(MFCM)。此算法是将传统算法(FCM)直接对样本集聚类变为对特征集聚类,从而极大提高了fuzzyc-means的速度。证明了MFCM与FCM在分类效果上的等价性,且MFCM较FCM有较低的时间复杂性,讨论了MFCM与FCM空间复杂性的关系。最后数值实验证实了结论。 展开更多
关键词 模糊聚类 模式识别 聚类分析 MFCM
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